Ontology Alignment using Biologically-inspired Optimisation Algorithms
Abstract:
It is investigated how biologically-inspired optimisation methods can be used to compute alignments between ontologies. Independent of particular similarity metrics, the developed techniques demonstrate anytime behaviour and high scalability. Due to the inherent parallelisability of these population-based algorithms it is possible to exploit dynamically scalable cloud infrastructures - a step towards the provisioning of Alignment-as-a-Service solutions for future semantic applications.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2013 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-86644-936-7 urn:nbn:de:0072-307611 KITopen-ID: 1000030761 |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| Umfang | XIV, 220 S. |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI) |
| Institut | Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) |
| Prüfungsdaten | 12.07.2012 |
| Schlagwörter | ontology, alignment, PSO, evolution, cloud |
| Nachgewiesen in | OpenAlex |
| Relationen in KITopen | |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung | |
| Referent/Betreuer | Studer, R. |